Өнеркәсіптік үлкен деректер - бұл сөзбе-сөз түсінілетін жаңа ұғым, өнеркәсіптік үлкен деректер өнеркәсіптік ақпаратты қолдануда пайда болатын үлкен деректерді білдіреді.
Ақпараттандыру мен индустрияландырудың терең интеграциялануымен ақпараттық технологиялар штрих-кодтар, QR кодтар, RFID, өнеркәсіптік сенсорлар, өнеркәсіптік автоматты басқару жүйелері, өнеркәсіптік заттар интернеті, ERP сияқты өнеркәсіптік кәсіпорындардың өнеркәсіптік тізбегінің барлық буындарына еніп кетті. Өнеркәсіптік кәсіпорындарда CAD/CAM/CAE/ CAI және басқа технологиялар кеңінен қолданылады.
Әсіресе, Интернет, мобильді интернет және заттар интернеті сияқты жаңа буын ақпараттық технологияларды өнеркәсіптік салада қолдану арқылы өнеркәсіптік кәсіпорындар да интернет индустриясының жаңа даму кезеңіне аяқ басты және өнеркәсіптік кәсіпорындардың қолында болатын деректер барған сайын молаяды.
Өнеркәсіптік үлкен деректерді қолдану өнеркәсіптік кәсіпорындарда инновациялар мен трансформацияның жаңа дәуірін әкеледі.Интернет пен заттардың мобильді интернеті әкелген арзан қабылдау, жоғары жылдамдықты мобильді байланыс, бөлінген есептеулер және кеңейтілген талдау арқылы ақпараттық технологиялар мен жаһандық өнеркәсіптік жүйелер терең интеграциялануда, бұл жаһандық салаларға терең өзгерістер әкеліп, жаңа технологияларды енгізуде. Кәсіпорындардың ҒЗТКЖ және өндірісі., Операция, маркетинг және басқару әдістері. Hangao Tech (SEKO Machinery) интернет технологиясын басқару жүйесіне қолданады Тот баспайтын болаттан жасалған интеллектуалды өнеркәсіптік дәнекерленген құбырларды жасау машиналары , осылайша екі тараптың техникалық топтары нақты уақытта өндіріс деректерін бақылай алады, жұмыс кезінде ақауларды таба алады және тоқтап қалудың алдын алады.
Сондықтан, үлкен деректердің өнеркәсіптік қосымшалары кездесетін мәселелер мен қиындықтар Интернет-индустриясынан кем емес, ал кейбір жағдайларда олар одан да күрделірек.
Әртүрлі салалардағы бұл инновациялық өнеркәсіптік кәсіпорындар жылдамырақ жылдамдықты, жоғары тиімділікті және жоғары түсінікті әкелді.
Өнеркәсіптік үлкен деректердің типтік қолданбаларына өнімді инновациялау, өнім ақауларын диагностикалау және болжау, өнеркәсіптік өндіріс желісін IoT талдауы, өнеркәсіптік кәсіпорынның жеткізу тізбегін оңтайландыру және өнімнің нақты маркетингі жатады.Бұл мақалада өндірістік кәсіпорындардағы өнеркәсіптік үлкен деректерді қолдану сценарийлері бір-бірден сұрыпталады.
1. Өнімнің инновациясын жеделдету
Клиенттер мен өнеркәсіптік кәсіпорындар арасындағы өзара әрекеттесу және транзакция тәртібі деректердің үлкен көлемін жасайды.Тұтынушының осы динамикалық деректерін өндіру және талдау тұтынушыларға өнім сұранысын талдауға және өнімді жобалау инновациялық әрекеттеріне қатысуға және өнім инновациясына үлес қосуға көмектеседі.
Форд осыған байланысты мысал бола алады.Олар Ford Focus электрокөлігін өнімнің инновациясына және оңтайландыруына үлкен деректер технологиясын қолданды.Бұл көлік нағыз 'үлкен деректер электр көлігіне' айналды. Ford Focus электр көліктерінің бірінші буыны көлік жүргізу және тұраққа қою кезінде көп деректер жинады.
Көлік жүргізу кезінде жүргізуші көліктің үдеуін, тежеуін, аккумуляторды зарядтауды және орналасқан жер туралы ақпаратты үздіксіз жаңартып отырады.Бұл драйверлер үшін пайдалы, бірақ тұтынушының көлік жүргізу әдеттерін, оның ішінде қалай, қашан және қайда зарядтау керектігін түсіну үшін деректер Форд инженерлеріне қайтарылады.Көлік тоқтап тұрса да, ол доңғалақ қысымы мен көліктің аккумуляторлық жүйесі туралы деректерді жақын жердегі смартфонға жіберуді жалғастырады.
Бұл тұтынушыға бағытталған үлкен деректер қолданбасының сценарийі көптеген артықшылықтарға ие, себебі үлкен деректер құнды жаңа өнімді инновациялар мен ынтымақтастық әдістеріне мүмкіндік береді.Жүргізушілер пайдалы және жаңартылған ақпарат алады, ал Детройттағы инженерлер тұтынушыларды түсіну, өнімді жақсарту жоспарларын әзірлеу және жаңа өнім инновацияларын енгізу үшін көлік жүргізу тәртібі туралы ақпаратты жинақтайды.
Сонымен қатар, электр компаниялары мен басқа үшінші тарап жеткізушілері жаңа зарядтау станцияларын қай жерде салу керектігін және нәзік тордың шамадан тыс жүктелуінің алдын алу үшін миллиондаған миль жол деректерін талдай алады.
2. Өнім ақауларын диагностикалау және болжау
Бұл өнімді сатудан кейінгі қызмет көрсету және өнімді жақсарту үшін пайдалануға болады.Барлық жерде қолданылатын сенсорлар мен Интернет технологиясын енгізу өнімнің ақауларын нақты уақыт режимінде диагностикалауды шындыққа айналдырды, ал үлкен деректер қолданбалары, модельдеу және модельдеу технологиялары динамикасын болжауға мүмкіндік берді.
Malaysia Airlines MH370 ұшағының жоғалған қосылымын іздеу кезінде Boeing алған қозғалтқыштың жұмыс деректері ұшақтың жоғалған қосылымының жолын анықтауда шешуші рөл атқарды.Үлкен деректер қолданбаларының өнім ақауларын диагностикалауда қалай рөл атқаратынын көру үшін Boeing әуе кемелерінің жүйесін мысал ретінде алайық.
Boeing ұшақтарында қозғалтқыштар, отын жүйелері, гидравлика және электр жүйелері сияқты жүздеген айнымалылар ұшу күйін құрайды.Бұл деректер бірнеше микросекундтан аз уақыт ішінде өлшенеді және жіберіледі.Мысал ретінде Boeing 737 ұшағын алатын болсақ, қозғалтқыш ұшу кезінде әрбір 30 минут сайын 10 терабайт деректер жасай алады.
Бұл деректер болашақта белгілі бір сәтте талдауға болатын инженерлік телеметрия деректері ғана емес, сонымен қатар нақты уақыт режимінде адаптивті басқаруды, отынды пайдалануды, құрамдас бөліктердің істен шығуын болжауды және ұшқыш хабарландыруды дамытады, бұл ақаулық диагностикасы мен болжауға тиімді қол жеткізе алады.
General Electric (GE) мысалын қарастырайық.Атлантадағы (АҚШ) GE Energy Monitoring and Diagnostics (M&D) орталығы әлемнің 50-ден астам еліндегі мыңдаған GE газ турбиналары туралы деректерді жинайды және тұтынушылар үшін күн сайын 10G деректерін жинай алады.Жүйедегі сенсор дірілі мен температура сигналдарынан тұрақты үлкен деректер ағынын талдаңыз.Бұл үлкен деректерді талдау GE компаниясының газ турбиналық ақауларын диагностикалауға және ертерек ескертуге қолдау көрсетеді.
Жел турбинасын өндіруші Vestas сонымен қатар ауа-райы деректері мен оның турбиналық есептегіш деректерін кросс талдау арқылы жел турбиналарының орналасуын жақсартты, осылайша жел турбиналарының қуат өндіру деңгейін арттырып, қызмет ету мерзімін ұзартты.
3. Өнеркәсіптік IoT өндіріс желісінің үлкен деректерін қолдану
Заманауи өнеркәсіптік өндіріс желілері температураны, қысымды, жылуды, діріл мен шуды анықтау үшін мыңдаған шағын сенсорлармен жабдықталған.
Деректер бірнеше секунд сайын жиналатындықтан, осы деректерді пайдалану арқылы талдаудың көптеген нысандарын жүзеге асыруға болады, соның ішінде жабдықты диагностикалау, қуат тұтынуды талдау, энергияны тұтынуды талдау, апат сапасын талдау (соның ішінде өндіріс ережелерін бұзу, компоненттердің ақаулары) т.б.
Ең алдымен, өндіріс процесін жетілдіру тұрғысынан, өндіріс процесінде осы үлкен деректерді пайдалану бүкіл өндіріс процесін талдап, әрбір буынның қалай орындалатынын түсінуге болады.Белгілі бір процесс стандартты процесстен ауытқыған кезде, дабыл сигналы жасалады, қателерді немесе кедергілерді тезірек табуға болады және мәселені оңай шешуге болады.
Үлкен деректер технологиясын пайдалана отырып, сонымен қатар өнеркәсіп өнімдерін өндіру процесінің виртуалды үлгілерін орнатуға, өндіріс процесін модельдеуге және оңтайландыруға болады.Жүйеде барлық процесс және өнімділік деректерін қайта құру мүмкін болғанда, бұл мөлдірлік өндірушілерге өндірістік процестерін жақсартуға көмектеседі.
Басқа мысал, энергияны тұтынуды талдау тұрғысынан жабдықты өндіру процесінде барлық өндірістік процестерді орталықтандырылған бақылау үшін сенсорларды пайдалану энергияны тұтынудағы ауытқуларды немесе шыңдарды таба алады, осылайша өндіріс процесінде энергияны тұтынуды оңтайландыруға болады және барлық процестер орындалады.Талдау энергияны тұтынуды айтарлықтай азайтады.
4. Өнеркәсіптік жеткізу тізбегін талдау және оңтайландыру
Қазіргі уақытта үлкен деректерді талдау көптеген электрондық коммерция компаниялары үшін жеткізу тізбегінің бәсекеге қабілеттілігін арттырудың маңызды құралы болып табылады.
Мысалы, Jingdong Mall электронды коммерция компаниясы әртүрлі орындардағы тауарларға сұранысты алдын ала талдау және болжау үшін үлкен деректерді пайдаланады, осылайша тарату мен қоймалаудың тиімділігін арттырады және келесі күні тұтынушылардың тәжірибесін қамтамасыз етеді.
RFID және басқа да өнімнің электрондық сәйкестендіру технологиясы, Интернет заттары технологиясы және мобильді интернет технологиясы өнеркәсіптік кәсіпорындарға толық өнімді жеткізу тізбегінің үлкен деректерін алуға көмектеседі.Бұл деректерді талдау үшін пайдалану қоймалау, тарату және сату тиімділігінің айтарлықтай өсуіне және айтарлықтай шығындарға әкеледі.құлдырау.
Америка Құрама Штаттарында 1000-нан астам ірі OEM жеткізушілері бар, олар өндіруші компанияларға 10 000-нан астам әртүрлі өнімдерді ұсынады.Әрбір өндіруші өз өнімдерін сату үшін сату деректері, нарық туралы ақпарат, көрмелер, жаңалықтар және бәсекелестер деректері, тіпті ауа райы болжамы сияқты нарық болжамдарына және басқа да әртүрлі айнымалыларға сүйенеді.
Өнеркәсіптік өндіруші компаниялар сату деректерін, өнім сенсорының деректерін және жеткізушілердің дерекқорларындағы деректерді пайдалана отырып, әлемнің әртүрлі аймақтарындағы сұранысты дәл болжай алады.
Тауарлы-материалдық қорлар мен сату бағасын бақылауға болатындықтан және бағалар төмендеген кезде сатып алуға болатындықтан, өндіруші компаниялар көп шығындарды үнемдей алады.
Өнімде не ақау бар екенін және бөлшектердің қай жерде қажет екенін білу үшін өнімдегі сенсорлар жасаған деректерді қайта пайдалансаңыз, олар бөлшектердің қайда және қашан қажет екенін де болжай алады.Бұл тауарлық-материалдық қорларды айтарлықтай азайтады және жеткізу тізбегін оңтайландырады.
